为此，我们可以使用枚举轻松地获取列表中给定元素的索引号，通过它的第二个参数，我们可以将它从1开始，...
def __init__(self, owner, balance=0): self.owner = owner self.__balance = balance # 私有变量 def deposit(self, amount): if amount > 0: self.__balance += amount else: print("Deposit amount must be positive.") def withdraw(self, amount): if 0 < amount <= self.__balance: self...
return 'School(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __str__(self): return '(%s,%s)' %(self.name,self.addr) def __format__(self, format_spec): # if format_spec if not format_spec or format_spec not in format_dict: format_spec='nat' fmt=format_dict[format_spec] return fmt....
def __init__(self): self.__x = ["a", "b", "c"] def __getitem__(self, key): return self.__x[key] def __setitem__(self, key, value): self.__x[key] = value >>> a = Class1() >>> a[1] 'b' >>> a[1] = "xxx" >>> a[1] 'xxx' >>> 1. 2. 3. 4. 5...
在Python中,def关键字用于定义一个函数。函数是一段可重用的代码块,它可以接受输入参数,执行特定的任务,并可能返回结果。使用函数可以提高代码的可读性和可维护性,同时减少代码重复。 基础概念 函数定义:使用def关键字开始,后跟函数名和圆括号内的参数列表。
(self): + """价格重量比""" + return self.price / self.weight + + + def input_thing(): + """输入物品信息""" + name_str, price_str, weight_str = input().split() + return name_str, int(price_str), int(weight_str) + + + def main(): + """主函数""" + ...
self.__balance -= amount accounts = [SavingsAccount(1000), CheckingAccount(500)] for account in accounts: account.withdraw(100) # 不同类型的账户有不同的处理方式 在chapter05目录下新建demo03.py文件,拷贝以上代码: 注意,在Python中if语句支持: ...
函数一般来说是组织好的，可以重复使用的，并且用来实现单一，或者相关联功能的代码段。def是属于python下的一个函数，也是属于调用函数。1、定义一个函数 可以直接定义一个有自己想要功能的函数，可以按照如下规则：1.函数代码块一般以def关键词开头，后面会接函数标识符名称与圆括号（）。2.任何传入参数...
=None:self.prim=self.prim.sgtereturnadefStr(self,x):ifself.Vacio()==True:return""else:a=self.primL=[]whilea!=None:L.append(a.valor)a=a.sgtel=""foriinL:i=str(i)l=l+" "+ireturnlclassColaLlena(Exception):def__init__(self):passclassYaExiste(Exception):def__...
self.weight)output = torch.spmm(adj, support)output = self.act(output)returnoutput# def __repr__(self):# return self.__class__.__name__ + ' (' \# + str(self.in_features) + ' -> ' \# + str(self.out_features) + ')'if__name__ =='__main__':gc = GraphConvolution(in...